FastAPI のサーバー側(cè)を使用した大きなファイルのアップロード
FastAPI サーバーは、UploadFile クラスを使用して大きなファイルのアップロードを処理できます。以下に例を示します。
async def uploadfiles(upload_file: UploadFile = File(...)):
...
クライアント側(cè)リクエストの問題
クライアントから大きなファイルを送信すると、次のことが原因で問題が発生する可能性があります。
- multipart/form-data ヘッダー: クライアントのリクエストは次のようになります。 Content-Type ヘッダーを multipart/form-data として指定し、その後に必要な境界文字列を指定します。ただし、ファイルのアップロードを処理するライブラリを使用していない場合は、このヘッダーを手動で設(shè)定する必要があります。
- MultipartEncoder の使用法: Upload_file のフィールドを宣言するときに、MultipartEncoder にファイル名が含まれていることを確認(rèn)してください。
- ライブラリの推奨事項: 古いライブラリの使用ファイルのアップロードに (requests-toolbelt など) 使用することはお勧めできません。代わりに、Python リクエストまたは HTTPX を使用することを検討してください。これらの方が大きなファイルのアップロードをより適切にサポートします。
.stream() を使用した高速オプション
リクエストにアクセスすることにより本文をストリームとして保存すると、ファイル全體をメモリにロードする必要がなくなり、アップロードが高速化されます。これは、.stream() メソッドを使用して実現(xiàn)できます。以下は、streaming-form-data ライブラリを使用した例です。
from streaming_form_data import StreamingFormDataParser
from streaming_form_data.targets import FileTarget
request_body = await request.stream()
parser = StreamingFormDataParser(headers=request.headers)
parser.register('upload_file', FileTarget(filepath))
async for chunk in request_body:
parser.data_received(chunk)
UploadFile と Form を使用した代替オプション
通常の def エンドポイントを使用したい場合は、次のようにファイルのアップロードを処理できます:
from fastapi import File, UploadFile, Form, HTTPException, status
import aiofiles
import os
CHUNK_SIZE = 1024 * 1024
@app.post("/upload")
async def upload(file: UploadFile = File(...), data: str = Form(...)):
try:
filepath = os.path.join('./', os.path.basename(file.filename))
async with aiofiles.open(filepath, 'wb') as f:
while chunk := await file.read(CHUNK_SIZE):
await f.write(chunk)
except Exception:
raise HTTPException(status_code=status.HTTP_500_INTERNAL_SERVER_ERROR,
detail='There was an error uploading the file')
finally:
await file.close()
return {"message": f"Successfuly uploaded {file.filename}"}
HTTPX の増加クライアント タイムアウト
HTTPX ライブラリを使用する場合、大きなファイルのアップロード中の読み取りタイムアウトを防ぐためにタイムアウトを増やす必要がある場合があります。
timeout = httpx.Timeout(None, read=180.0)
以上がF(xiàn)astAPI を使用して大きなファイルを効率的にアップロードするにはどうすればよいですか?の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。
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Pythonの不適格またはPytestフレームワークは、自動テストをどのように促進(jìn)しますか？
Jun 19, 2025 am 01:10 AM
Pythonの不適格でPytestは、自動テストの書き込み、整理、および実行を簡素化する2つの広く使用されているテストフレームワークです。 1.両方とも、テストケースの自動発見をサポートし、明確なテスト構(gòu)造を提供します。 pytestはより簡潔で、テスト\ _から始まる関數(shù)が必要です。 2。それらはすべて組み込みのアサーションサポートを持っています：Unittestはアサートエクイアル、アサートトルー、およびその他の方法を提供しますが、Pytestは拡張されたアサートステートメントを使用して障害の詳細(xì)を自動的に表示します。 3.すべてがテストの準(zhǔn)備とクリーニングを処理するためのメカニズムを持っています：un
Pythonは関數(shù)の可変デフォルト引數(shù)をどのように処理しますか、そしてなぜこれが問題になるのでしょうか？
Jun 14, 2025 am 12:27 AM
Pythonのデフォルトパラメーターは、定義されたときに1回のみ初期化されます。可変オブジェクト（リストや辭書など）がデフォルトのパラメーターとして使用される場合、予期しない動作が引き起こされる可能性があります。たとえば、空のリストをデフォルトのパラメーターとして使用する場合、関數(shù)への複數(shù)の呼び出しは、毎回新しいリストを生成する代わりに同じリストを再利用します。この動作によって引き起こされる問題には、次のものが含まれます。1。関數(shù)呼び出し間のデータの予期しない共有。 2。その後の呼び出しの結(jié)果は、以前の呼び出しの影響を受け、デバッグの難しさを増加させます。 3.論理エラーを引き起こし、検出が困難です。 4.初心者と経験豊富な開発者の両方を混亂させるのは簡単です。問題を回避するために、ベストプラクティスは、デフォルト値をNONEに設(shè)定し、関數(shù)內(nèi)に新しいオブジェクトを作成することです。
PythonをMicroservicesアーキテクチャ內(nèi)の他の言語やシステムとどのように統(tǒng)合できますか？
Jun 14, 2025 am 12:25 AM
Pythonは、マイクロサービスアーキテクチャの他の言語やシステムとうまく機能します。キーは、各サービスが獨立して実行され、効果的に通信する方法です。 1.標(biāo)準(zhǔn)のAPIおよび通信プロトコル（HTTP、REST、GRPCなど）を使用して、PythonはFlaskやFastapiなどのフレームワークを介してAPIを構(gòu)築し、リクエストまたはHTTPXを使用して他の言語サービスを呼び出します。 2。メッセージブローカー（Kafka、Rabbitmq、Redisなど）を使用して非同期コミュニケーションを?qū)g現(xiàn)するために、Python Servicesは他の言語消費者向けのメッセージを公開して、システム分離、スケーラビリティ、フォールトトレランスを改善します。 3.実裝を?qū)g現(xiàn)するために、他の言語のランタイム（Jythonなど）をC/Cから拡張または埋め込んだ
リスト、辭書、および設(shè)定された包括的設(shè)定は、Pythonのコードの読みやすさと簡潔さをどのように改善しますか？
Jun 14, 2025 am 12:31 AM
Pythonのリスト、辭書、コレクションの派生は、簡潔な構(gòu)文を通じてコードの読みやすさと書き込み効率を向上させます。これらは、マルチラインループをシングルラインコードに置き換えて要素変換またはフィルタリングを?qū)g裝するなど、イテレーションおよび変換操作を簡素化するのに適しています。 1. [x2forxinrange（10）]などの包括的リストは、正方形シーケンスを直接生成できます。 2。{x：x2forxinrange（5）}などの辭書の包括的な辭書は、キー値マッピングを明確に表現(xiàn)しています。 3。[XForxinNumberSifx％2 == 0]などの條件フィルタリングにより、フィルタリングロジックがより直感的になります。 4。複雑な條件を埋め込むこともできます。たとえば、マルチコンディションフィルタリングや三元式の組み合わせなど。しかし、保守性の低下を避けるために、過度のネスティングまたは副作用操作を避ける必要があります。派生の合理的な使用は減少する可能性があります
Pythonは、NumpyやPandasなどのライブラリとのデータ分析と操作にどのように使用できますか？
Jun 19, 2025 am 01:04 AM
pythonisidealfordataanalysisduetonumpyandpandas.1）numpyexcelsatnumericalcompitations withfast、多次元路面およびベクトル化された分離likenp.sqrt（）
__iter__と__next__を使用してPythonにカスタムイテレーターを?qū)g裝するにはどうすればよいですか？
Jun 19, 2025 am 01:12 AM
カスタムイテレーターを?qū)g裝するには、クラス內(nèi)の__iter__および__next__メソッドを定義する必要があります。 __iter__メソッドは、ループなどの反復(fù)環(huán)境と互換性があるように、通常は自己の反復(fù)オブジェクト自體を返します。 __next__メソッドは、各反復(fù)の値を制御し、シーケンスの次の要素を返し、アイテムがもうない場合、停止例外をスローする必要があります。 statusステータスを正しく追跡する必要があり、無限のループを避けるために終了條件を設(shè)定する必要があります。 fileファイルラインフィルタリングなどの複雑なロジック、およびリソースクリーニングとメモリ管理に注意を払ってください。 simple単純なロジックについては、代わりにジェネレーター関數(shù)の収率を使用することを検討できますが、特定のシナリオに基づいて適切な方法を選択する必要があります。
動的なプログラミング技術(shù)とは何ですか？また、Pythonでそれらを使用するにはどうすればよいですか？
Jun 20, 2025 am 12:57 AM
動的プログラミング（DP）は、複雑な問題をより単純なサブ問題に分解し、結(jié)果を保存して繰り返し計算を回避することにより、ソリューションプロセスを最適化します。主な方法は2つあります。1。トップダウン（暗記）：問題を再帰的に分解し、キャッシュを使用して中間結(jié)果を保存します。 2。ボトムアップ（表）：基本的な狀況からソリューションを繰り返し構(gòu)築します。フィボナッチシーケンス、バックパッキングの問題など、最大/最小値、最適なソリューション、または重複するサブ問題が必要なシナリオに適しています。Pythonでは、デコレータまたはアレイを通じて実裝でき、再帰的な関係を特定し、ベンチマークの狀況を定義し、空間の複雑さを最適化することに注意する必要があります。
Pythonの正規(guī)表現(xiàn)とは何ですか？また、REモジュールはパターンマッチングにどのように使用できますか？
Jun 14, 2025 am 12:26 AM
Pythonの正規(guī)表現(xiàn)は、REモジュールを介して強力なテキスト処理機能を提供します。REモジュールは、文字列の一致、抽出、交換に使用できます。 1。re.search（）を使用して、文字列に指定されたパターンがあるかどうかを見つけます。 2。Re.Match（）文字列の先頭からのみ一致する場合、re.fullmatch（）は文字列全體を正確に一致させる必要があります。 3。Re.Findall（）は、すべての非重複マッチのリストを返します。 4。\ dなどの特別なシンボルは數(shù)字を表し、\ wは単語文字を表し、\ sは空白の文字を表します *、、？それぞれ0または複數(shù)回、複數(shù)回または複數(shù)回、0または1時間の繰り返しを表します。 5.ブラケットを使用してキャプチャグループを作成して、ユーザー名とドメイン名を電子メールから分離するなどの情報を抽出します。 6
